研究者曾尝试通过多教师蒸馏聚合各领域专家模型的优势。该方法让单个学生模型同时模仿多个专业教师，但EUPE研究揭示其本质缺陷：当应用于高效骨干网络时，性能会出现显著滑坡。例如RADIOv2.5-B在密集预测与视觉语言任务中均与专业模型存在明显差距。
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